ML Engineer の求人一覧 - 株式会社ELYZA

【ELYZAについて】 「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。 【ELYZAのLabチーム全体のミッション・思い】 「日本語汎用・業界特化の独自LLM開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」において、AI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。 【募集背景】 ELYZAのLabチームでは、日本でインフラとして「使われる」基盤モデルの開発に向け、研究開発に取り組んでいます。その研究開発を加速させるため、Labチームの採用を強化しています。 昨年、KDDIとの業務提携を結び、国内最大規模の計算機基盤の構築を進めてきました。今後はそのリソースを活用し、研究業界をリードする取り組みを行なっていきます。飛躍的・革新的なアウトプットをより充実させ、国内でも有数の研究開発チームを作っていくために、新たな仲間を募集しております。 【本ポジションの求める期待・役割】 ELYZAの競争優位性の源泉となる研究開発を推進していただきます。 ◆昨今の生成AI、LLMの情勢や先行研究を踏まえ、研究開発における目標・課題を自律的に設定すること ◆目標や課題に対し、適切なアプローチを選定、必要に応じて情報収集を行うこと ◆時に泥臭い作業も厭わず、目標に対してオーナーシップを持って取り組むこと ◆他メンバーとの柔軟な議論と協力を通じて業務を遂行すること 【具体的な業務内容】 LLMや生成AI全般の開発に係るサーベイ、データ準備、学習、評価といった業務全般と、LLMの実用化に係るモデルの軽量化/高速化やRAGやAgentといったLLM活用に有用な要素技術の研究を幅広く行っていただきます。 ◆LLM研究開発業務全般： - 事前学習、SFT、フィードバック学習、強化学習、推論、評価等 ◆周辺の要素技術の検証： - マルチモーダル、エージェント、RAGの技術検証等 ◆論文サーベイおよび社内共有 ◆技術ブログの執筆 ◆学会参加（スポンサーとしての参加も含む） 【開発環境】 ◆開発言語：Python, (Shell Script) ◆インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI ◆コンテナ基盤：Docker, Singularity ◆機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B ◆ドキュメント・バックログ管理：Notion ◆コード管理：GitHub ◆コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord 【本ポジションの魅力】 ◆国内最高水準のLLMを開発してきた中で蓄積された技術知見やアセットを活用して研究開発に取り組める点 ◆国内最大規模の計算機基盤 (A100/H100数百基相当) を利用したLLM、マルチモーダルモデルの研究開発が行える点 ◆経産省主導の「GENIAC」や、産総研の「生成AI開発支援プログラム」など、国の研究開発プロジェクトにも複数採択されており、スケールが大きく責任感のあるプロジェクトに携われる点 ◆社内のデータアノテーションチームと協働し、高品質なデータ作成を伴う研究サイクルを高速に回せる点 ◆実際に社会実装された自社プロダクトに紐づくモデルをブラッシュアップできる点

【ELYZAについて】 「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。 【ELYZAのAIチーム全体のミッション・思い】 「日本語汎用・業界特化といった独自LLMの開発」と「LLMの実用化に向けたプロダクト開発」においてAI開発プロジェクトをリードし、社会や企業に対してバリューを出す事が最大のミッションです。 【募集背景】 大手企業との共同研究におけるLLMプロダクトの開発を推進していくために、プロダクトに組み込むためのAIモジュールの開発業務が増加しており、社会実装に向けて「本質的に価値あるAI開発」をご一緒に担っていただける機械学習エンジニアの力を必要としています。 【求める期待・役割】 プロダクト開発チーム（Product&Solution）の機械学習エンジニアとして機械学習・深層学習技術を用いた、LLMプロダクトの開発をリードしていただきます。 社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発プロジェクト管理）を行い、社会実装(=実用化)を目的としたプロダクト開発に落とし込むため、プロジェクトメンバーと密に連携し、チーム全体のパフォーマンス向上に努めていただきます。 併せて、現場の最前線で使われ続けることを重視し、ユーザー体験や業務オペレーションを想定した「本質的に価値あるAI開発」を第一義にプロジェクト運営を行います。 【具体的な業務内容】 ・PoC（設計フェーズ） - 論文等のサーベイ - ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 - ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計 - 必要に応じたクライアントとの議論 ・PoC （開発フェーズ） - プロンプトチューニング - ファインチューニング - RAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築 - データの整形・前後処理モジュールの開発 - クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・導入フェーズ - 開発したAIモジュールの組み込み 　（※ ELYZA App Platformという自社プロダクトへの組み込み） 【期待する役割】 ・社会課題の解決を目的とした適切な技術選定と検証（AI開発のプロジェクト管理） ・AI開発プロジェクトの品質維持・向上 ・チーム全体のパフォーマンス改善 【開発環境】 ◆開発周辺ツール 　- Google Drive, Figma, GitHub, VS Code (任意) ◆ドキュメント管理 　- Notion ◆コミュニケーションツール - Slack, Discord, Google Meet ◆バックエンド(ML) - Python, vLLM, haystack ◆データベース - Aurora(MySQL), Amazon OpenSearch Service ◆インフラ - GCP (実験環境), AWS (本番環境), Terraform 【本ポジションの魅力】 ◆AIの課題解決アプローチに集中できる環境が整っている点 　AIコンサルタントが顧客折衝・調整を行い、AIエンジニアは顧客課題に対するAIを用いたアプローチを設計し、開発はソフトウェアエンジニアと協働することで、それぞれが自分のプロフェッショナルとして価値を生み出すことに集中して取り組んでいます。 ◆顧客と距離が近く、やりがいや改善を実感できる点 　AIエンジニアは顧客やユーザーとの距離が近く、顧客やユーザーの生の声を聞くことによって、課題に対するアプローチを考えることができます。自分が考えたアプローチによって、ユーザーの仕事が改善されるのを見たり、直接感謝の言葉をいただくことも多いポジションで、役に立っている実感を得られるのは得難い魅力です。 ◆自分の強みやスキルを伸ばせる点 　スタートアップならではの規模感で、それぞれのメンバーが自分の得意な領域で最大限のパフォーマンスを発揮しています。また、弊社には各職種のプロフェッショナルが揃っており、学ぶ意欲があれば様々なことを学びながら業務へ活かし、得意を伸ばす・広げることが可能です。

【ELYZAについて】 ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しています。 【プロダクト事業部について】 私たちは、生成AIの業務活用を支える法人向け生成AISaaS『ELYZA Works』の開発を進めています。「質の高いLLMアプリの開発・運用において、あたりまえを創る」をプロダクト・ミッションに掲げて、「未踏のオンリーワンになる」という事業戦略のもと、他の生成AIプロダクトとは異なる独自の価値創出を目指しています。 ELYZA WorksはLLMとの協働によって、ユーザー自身が質の高いアプリケーションを作成・利用・改善することを支援します。具体的には、①ファイル参照や超長文の処理など幅広い業務シーンに対応する機能を備えている、②アプリケーション作成をLLMが自動で行う（やりたいことを伝えるだけでプロンプトや最適なフォーム形式を生成する）など、ユーザビリティ向上のためにLLMをフル活用した生成AIネイティブのユーザー体験の実現を目指しています。 また、ELYZA Worksを基盤に、特定の業界やユースケースに特化したプロダクトの開発も積極的に進めています。その第一歩として、私たちはコールセンター業界にフォーカスしたプロダクトのリリースを予定しています。 私たちが目指しているのは、他社サービスに見られるような「AIによるオペレーターの代替」ではなく、「AIによるオペレーター業務を高度化」することです。それにより、コールセンターという現場が本来持つ価値を最大限に引き出し、サービス全体の品質向上へとつなげていくことを目指しています。 【募集背景】 現在当社は、ELYZA Worksのサービス拡大に伴う機能追加に加え、さまざまな業界・ユースケースに特化した新規プロダクトの開発を進める、事業拡大フェーズにあります。こうした挑戦の最前線で、プロダクトのコアバリューを生み出し、「未踏のあたりまえを創る」ためのエンジンとなっていただける機械学習エンジニアを募集しています。 私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。顧客の複雑な業務課題を解決するLLMを含む機械学習モジュールの開発や、LLMを組み込んだ革新的なユーザー体験の実現に向けて、自然言語処理／LLMの最先端技術とSaaSプロダクト開発に深い知見を持つ方を歓迎しています。 【求める期待・役割】 プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。 ◆ 自然言語処理 / LLMの技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと ◆ 社内の機械学習 x エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと ◆ 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと ◆ スケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと 【仕事概要】 1. プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込み - モデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化 - モデルの軽量化技術の研究と適用 2. 機械学習 x エンジニアリングのリード - 機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装 - モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談） 3. MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装 - モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築 - 本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立 【開発環境】 ◆開発言語: Python ◆Cloud Platform: Google Cloud / AWS / Azure ◆プロビジョニングツール: Terraform ◆CI/CD: GitHub Actions / Argo CD ◆ミドルウェア: OpenSearch ◆ドキュメンテーション: Notion / Google Docs ◆開発ツール: GitHub / Figma ※ GitHub CopilotやCline、DevinなどのAI開発ツールも試験運用中 ◆コミュニケーションツール: Slack / Discord / Google meet ◆BIツール: Redash 【本ポジションの魅力】 ◆最先端技術への挑戦 - 最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験 - 自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会 - デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立 ◆成長市場でのキャリア形成 - AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得 - 需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践 ◆多様な学習機会 - 構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境 - 最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会 - 技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境